Consultor MLOps

Job summary

The Senior MLOps Engineer role involves leading the design, automation, and optimization of Machine Learning pipelines in a high-performance cloud environment. Responsibilities include implementing scalable ML pipelines using Databricks, MLflow, and Delta Lake, while collaborating with Data Science and Data Engineering teams to ensure efficient deployments and governance of models.

Benefits

Qualifications

• 4–5 años de experiencia en entornos de MLOps o Machine Learning Engineering.
• Dominio experto de Databricks (Jobs, Workflows, Repos, Model Serving).
• Experiencia con MLflow, Delta Lake y Spark.
• Conocimientos sólidos de CI/CD (Azure DevOps / GitHub Actions / Jenkins).
• Experiencia en despliegues de ML en Azure, AWS o GCP.
• Buen nivel en Python y SQL.
• Familiaridad con contenedores y orquestación (Docker, Kubernetes).
• Conocimiento de prácticas de observabilidad: logging, métricas, monitorización y alertas.

Responsibilities

• Diseñar, implementar y mantener pipelines de Machine Learning escalables y robustos utilizando Databricks, MLflow y Delta Lake.
• Desarrollar prácticas MLOps avanzadas: versionado, CI/CD, automatización, monitoreo y gobernanza de modelos.
• Colaborar con equipos de Data Science, Data Engineering y Arquitectura para asegurar despliegues eficientes, reproducibles y seguros.
• Optimizar costes, rendimiento y trazabilidad en entornos cloud (Azure/AWS).
• Definir buenas prácticas y estándares de ingeniería aplicada a ML.
• Gestionar y mejorar la infraestructura necesaria para el ciclo de vida completo del modelo.
• Aportar visión técnica, mentoría y liderazgo en iniciativas de MLOps dentro del área.

Skills

Certifications

Relocation